我正在开发一个网站，将根据他们的数据向访问者推荐食谱。我正在从他们的个人资料，网站活动和facebook收集数据。
目前，我有一些数据，如用户名/用户I，食谱等级，年龄，性别，类型(蔬菜/非蔬菜)，烹饪(意大利/中国)。等等)。关于上面的功能，我想推荐一些新的菜谱，但是他们还没有去过。
实现了交替最小二乘()火花算法。在这方面，我们必须准备csv，其中包含userId，RecipesId，评级列。然后，我们必须训练这些数据，并通过调整lamdas、Rank、迭代等参数来创建模型。这个模型生成了推荐，使用pyspark
model.recommendProducts(userId，number
浏览 9提问于2017-07-14得票数 2
我正在开发一个旅游应用程序。我现在面临的挑战是如何根据客户的喜好向客户推荐某些活动/服务。这些口味是客户端添加到它们的配置文件中的标签，而在另一端，活动/服务具有相同的标记。这样做的目的是向客户展示某些最匹配的活动/服务。我想知道是否有已知的技术来创建这个特定的推荐算法。
谢谢您抽时间见我。
浏览 1提问于2021-11-09得票数 0
7回答
目前我们身边随处都可看到推荐系统的应用，QQ空间、微信朋友圈等地方每天都可看到一定量的信息推荐。其中有的是很精准的推荐有的可能也没那么精准，那么推荐系统是如何实现精准推荐的呢？其实现原理是什么啊？
浏览 1302提问于2018-03-20
4回答
最近对推荐系统很感兴趣，但现在缺少一些很好的学习资料，有谁能简单介绍一些目前都有哪些推荐算法呢，又有哪些应用场景呢？
目前手机资讯app推荐的是挺精准的，但是总感觉推荐的有些过于单调了，我每天都只能看到同样的推荐内容，又该如何改进呢？
浏览 4353提问于2018-03-22
像YouTube、Netflix、Amazon这样的视频平台有一个很好的搜索系统--只要有搜索字符串，就可以找到最相关的视频。使用哪种机器学习/Deep学习技术？
任何指点都会有很大帮助。
浏览 0提问于2018-01-11得票数 3
3回答
推荐算法
、、
我需要把一个网站的推荐算法。我想出了一个非常简单的方法来实现这一点，但我想知道是否有人可以告诉我任何文献或诸如此类的东西，可以帮助我更好地了解其他示例是如何组合在一起的。
我已经知道Apache Mahout中的协作过滤、集群和分类等功能，但我不知道机器学习如何适应所有这些功能。我可以看到如何为以上(除了机器学习)制作算法，但我想知道是否有人知道其他可以添加到混合中的东西。
另外，你会说一个推荐器的目的是什么，它的最佳功能是什么？有人愿意分享一个定义吗？
谢谢!
浏览 3提问于2012-08-09得票数 5
目前推荐算法很是火热啊，几乎运用于我们生活中的方方面面，而目前来看很多的推荐都偏向于个性化，也就是个性化推荐算法了，那么个性化推荐算法到底个性化在哪儿？又有哪些推荐的方式及应用呢？
浏览 2285提问于2018-03-22
2回答
我有一个计算机生成的音乐项目，我想通过机器学习将短段音乐归类为“好”或“坏”。
我不会有一套很大的训练。我将从手工生成500个好的和坏的音乐的例子开始。这些例子可以转换和镜像，以产生12,000例的每一个好的和坏的。
我有一种从音乐中提取特征的方法，以一种智能的方式模仿敏锐的听众所做的事情。麻烦的是，它涉及到成千上万的功能在一条通道上。每个特性都是一个从0到1的数字。
我对数据科学非常陌生，我的理解是，像决策树这样的二进制分类器不能很好地处理这么多特性。但是请注意，我将有很多的集群和依赖的特性。我只是不知道该怎么预测这个结构。此外，好的例子可能会聚在几个类别周围，而坏的例子往往到处都是，而且“
浏览 0提问于2019-12-08得票数 1
1回答
请提供我的链接，为集成的mahout和solr。以及为什么要将这两件事结合起来，以及它们是如何工作的。请指导我，因为我是新手，我对solr非常了解。我的团队领导告诉我要集成这两个组件，但我不知道如何集成以及为什么集成
请帮帮我
浏览 1提问于2014-05-28得票数 0
1回答
如何解决推荐系统中的长尾问题？
、、、、
我想做一个电影推荐系统，使用二进制评分，即一个人是否看过电影！我正在使用各种余弦相似技术，除了问题是长尾推荐系统。我无法找到任何具体的解决方案，使用的只是查看或不使用(即0或1)，而不是这样的评级的建议？什么其他流行的算法可以用于相同的。我需要去除长尾问题，
我使用了自适应聚类，但是它需要很多派生变量，而这些变量在这里并不存在。
使用了其他方式，如全面集群，但没有使用。
使用流行度敏感的集群，但问题相同。
一直困在这个长尾问题上，但我的工作甚至没有得到一个很好的实现，也没有一篇研究论文对我有帮助，但毫无帮助。
每个人都在使用评级或用户数据，但我的工作没有任何用户信息，也没有
浏览 3提问于2020-07-02得票数 0
大多数推荐算法向用户推荐新产品。
如果你买了这个，你可能会喜欢这个
但有时，用户最有可能购买的是他之前购买的物品。
是否有适合这种使用的算法？
浏览 0提问于2016-05-16得票数 2
回答已采纳
我正在开发一个使用php和mysql的在线书店。现在我想实现一些数据挖掘技术，比如推荐相关书籍等等。
我想知道什么是最好的资源，以获得一些有用的实用技术来实现这些事情。
提前进行thx检查。
浏览 0提问于2009-08-06得票数 1
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2回答
我不是一个数据科学家，但我正试图为我的公司实现一个推荐系统。我的应用程序运行在PHP上，但我将使用Python处理数据。
我的公司是一所在线学校，目前有40门在线课程。我有一个CSV文件，有大约30k用户的首选项，它看起来如下：
📷
0表示用户没有订阅(我在这里认为他们没有兴趣)，而1表示订阅(感兴趣)。
我的想法是将单个用户数组(如0，1，0，0，1 )与所有这些数据进行比较，并根据该用户感兴趣的概率为每个课程返回一个分数。
我正在考虑使用多项式Logistic回归，但据我所知(我不知道多少)，它会返回我一个二进制结果，对吗？
你推荐我使用什么分类模式？理想情况下，我的结果应该是：
[0.9
浏览 0提问于2018-05-21得票数 2
为了阐明一个示例，假设您必须为键盘设计构建一个推荐系统，其中系统不仅应该在dataset中使用以前的设计，而且还应该建议对以前的项目进行修改。例如，一个机械键盘在dataset中，但是输出有一个带有RGB LED的机械键盘。假设我们有一套规则，建议对设计进行合理的修改。由于每个设计都依赖于设计人员团队，每个项目都有不同的输出，取决于设计人员的选择，因此，我似乎与协作过滤方法不兼容。
浏览 0提问于2022-06-09得票数 0
我想建立一个推荐系统，目标是处理真正的大数据集，比如1 TB数据。
而且每个用户都有大量的物品，但是用户的数量很小，比如数千或1万。
我从google搜索，我发现有一些基于hadoop的开源推荐引擎，比如Mahout，我想它可能有能力处理这么大的数据，但是我不确定。
我还发现一些引擎编写了C++ python，甚至php，我不认为脚本语言能够处理这么大的数据，因为内存不能包含整个数据集。
还是我错了？有人能给我一些建议吗？
浏览 2提问于2014-06-24得票数 1
1回答
作为电影的标志
、、
我正在寻找一个地方来寻找基准来评估公共数据集上的性能。
在这种情况下，我对MovieLens10M数据集上的结果感兴趣。这似乎是相当频繁的引用在文学，经常使用RMSE，但我有困难确定什么可能被认为是最先进的状态。
我确实找到了这个站点，但它只适用于100 K数据集，而且还远远没有包括在内：
http://www.recsyswiki.com/wiki/MovieLens_100 K_基准测试_结果
浏览 0提问于2015-08-19得票数 6
1回答
如何预测基于内容的需求
、、、、
这是我在ds StackExchange上的第一篇文章，所以请温和一点，如果有什么不清楚的地方请告诉我:)
我有许多产品(>100万)，我将所有购买的产品都保存在一个带有时间戳的DB中。(“采购数据”)
每种产品都有“内容特征”(如产品尺寸、产品安全等级等)。
“购买数据”如下所示：
\x\x{e76f}\{e76f}\x{e76f}\x{e76f}
其中每一行都是购买带有时间戳id的产品。
我的主要目标是获得明天最想要的产品，我将问题转化为第二天的需求预测，或者将每个产品标识和日划分为高需求或低需求)，
在这些设置中，我遇到了两个主要问题：
生成需求数据:我希望将“购买数据”转换为一
浏览 0提问于2019-02-19得票数 2
1回答
我需要建立一个推荐系统，以一定的参数作为输入，计算一个分数和顺序建议的用户根据这个分数。好吧，这就是我需要做的，松散地说。我是数据科学领域的新手，没有遇到任何可以帮助我的东西。
这家伙五年前也问过类似的问题。我基本上需要这样的东西：https://stackoverflow.com/questions/6828013/recommendation-systems-for-a-mobile-market-and-algorithm-suggestion
为这个开放式和模糊的问题道歉。只是需要指出正确的方向。
编辑:我不打算把系统放在android设备上。它将运行后端。
浏览 0提问于2016-12-04得票数 0
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3回答
智能产品推荐
、、、
我想问一下智能产品推荐的实施情况
由于我需要使用JSP和Mysql构建一个网上购物系统，所以我想实现一个函数，
它可以在用户查询一个产品详细信息时自动推荐一些相关的产品。
然而，我没有任何人工智能的学习经验。
互联网上有太多的资源，但我不知道哪些对学习有好处。
因此，有人会推荐一些有用的网站来学习这种类型的编程技能(即AI)吗？
非常感谢！
浏览 5提问于2011-02-05得票数 0
1回答
让我们假设我正在为在线内容构建一个内容推荐引擎。我有web日志数据，我可以将这些数据导入到图形中，其中包含用户ID、他们查看的页面以及查看时的时间戳。本质上，这是每个用户查看过哪些页面的历史记录。
我使用Neo4J和Cypher编写了一个简单的遍历算法。对于我想为之构建建议的每个页面(节点)，我发现哪些页面在访问过此页面的其他用户中最受欢迎。这似乎会带来不错的结果。但是，我想探索其他方法，看看哪种方法给出了最相关的建议。
除了简单的遍历之外，我还想知道是否有一些图形级别的属性可以用来使用这个数据集来构建另一组建议。我看过卡扣，它有一个很好的算法库，比如Page，Clauset社区检测，Girv
浏览 0提问于2014-12-29得票数 2
6回答
断断续续用过不少音乐App，虾米、网易云、QQ音乐等。这些App基本都有给用户推荐音乐的功能，总能在不经意间听到惊艳自己的音乐。这些歌单是有音乐团队精心定制推送给用户吗？还是来源于哪里呢？这些音乐推荐的工作原理又是什么？
浏览 1467提问于2018-03-22
3回答
我有一个数据库，每个用户都看过的产品，我想推荐一个产品的基础上，类似的用户已经看过。有没有能做到这一点的Python库呢？我不需要Netflix的高质量结果，只需要更有可能比不感兴趣的产品。有什么想法吗？
浏览 5提问于2010-01-26得票数 4
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2回答
新闻推介的多种方法探讨
、、、、
我是ML的初学者(我只完成了吴家富的ML课程)，我必须做新闻推荐信。
我在本论文中提到了不同的新闻推荐方法(第7页)，其中大多数采用了概率方法(贝叶斯网络、潜在dirichlet分配、朴素贝叶斯模型、概率矩阵因式分解模型)。此外，一些新闻推荐人是基于多武器强盗问题(如雅虎的头版)。我对这些方法一无所知。
我对下一步该做什么感到很困惑。现在，我计划采用一种非常基本的混合方法(协作过滤和基于内容的过滤)。但似乎我很快就要探索这些领域了，那么什么是探索这些领域的好策略(和资源)呢？
浏览 0提问于2017-03-30得票数 2
2回答
我面临着一个关于序列挖掘的棘手问题，比如我有10种产品，我有数百万条记录，每条记录都包含用户、产品和购买时间戳。每个用户可能只有1条记录或100条记录。例如：
user 1, p1, t1
user 1, p1, t2
user 1, p2, t3
user 1, p3, t4
user 1, p1, t5
user 2, p2, t6.....
现在我需要预测什么时候是为用户推广产品的最佳时机。
到目前为止，我的解决方案是，将时间分成几个类别。然后对数据应用Apriori，例如记录将如下所示
user 1, p1T1
user 1, p2T2
user 1, p3T2
user 1, p2T
浏览 1提问于2011-12-09得票数 6
最近，我正在研究推荐系统和机器学习算法的评估，试图为我的硕士学位的研究确定一个范围。经过一段时间的阅读，我开始理解几个概念，但有一件事我不太清楚：
推荐系统需要使用机器学习算法吗？
我的意思是，我知道这两者可以结合使用，但在我读到的大多数关于推荐系统评估的论文中，他们甚至没有提到机器学习。
另外，如果你能提出一些我能读到的论文，我将非常感激。
浏览 0提问于2019-03-12得票数 6
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9回答
我一直很好奇这些系统是如何工作的。例如，netflix或Amazon如何根据过去的购买和/或评级确定要做出哪些建议？有没有什么算法可供阅读？
所以这里没有误解，我问这个问题也没有实际的理由。我只是出于好奇才问的。
(另外，如果有关于这个主题的现有问题，请告诉我。“推荐系统”是一个很难搜索的术语。)
浏览 3提问于2009-03-09得票数 29
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2回答
MAP@K的度量是什么？你在测量什么？使用它在哪里是有意义的？
不幸的是，我在网上找不到很多关于这个的东西。有人能帮我吗？提前谢谢。
浏览 0提问于2020-10-02得票数 2
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我尝试使用显式训练函数来根据用户偏好(派生偏好)推荐产品，MSE对于训练和测试数据集都足够好。(lambda=0.01)
当我在trainImplicit中使用相同的数据时，测试和训练数据集的均方误差都增加到20倍。(lambda=0.01，alpha=1.0)
现在我知道这些是不同的算法，但是我如何判断隐式算法是否比显式算法更有效呢？
浏览 11提问于2017-01-16得票数 2
1回答
我是机器学习的新手，但我发现它非常有趣，我可以在我们目前的产品中看到很多应用程序。请原谅任何看似显而易见的问题。
我有一个方案，我想提供建议。为了简单起见，假设我有保存购买和购买商品记录的数据库表。每个购买项目描述了数量，描述(鞋子，裤子，衬衫)，然后是应用程序呈现给用户购买的每个项目的总价。通常情况下，与特定采购相关的一项或一系列采购项目会自动触发添加类似类型采购的其他关联采购项目(可能他们想要添加帽子或手套)。
需要注意的是，没有为这些类型的项目分配类别。它们可能是完全无关的，除非它们在定期购买时一起使用(衬衫、食物和相机是无关的，但可能经常一起购买)。也就是说，这是用户的购买习惯，而不是
浏览 3提问于2017-03-26得票数 1
我在一个网站上工作，需要提供一组没有特定顺序的选项。我需要根据正在查看列表的客户对此列表进行排序。我想通过生成推荐规则和排序列表来做到这一点，将最适合客户喜欢的列表放在最上面。此外，如果对推荐的信心很高，我可以告诉客户我为什么推荐这个建议，我想我会很酷的。
例如，让我们说，我们有一个冰淇淋联合，谁有网站，客户可以注册，并在网上下订单。客户信息包含性别、道布、地址等基本信息。我的目标是挖掘客户以前的订单，以生成格式的规则。
feature -> flavor
哪里的功能要么是配置文件中的信息，要么是顺序本身的信息(例如，我们可能会问您希望服务多少人，他们的年龄等等)。然后，我将提取适用
浏览 4提问于2012-10-01得票数 0
对于一个网店，我想要创建一个模型，根据某人的愿望列表给出建议:一个“愿望列表上有X的人，我们也推荐Y”的场景。问题是，培训师不工作，因为缺乏适当的标签，我没有在我的数据集中，或缺乏足够的数据。这会导致float.NAN的数据或预测分数不准确(所有或大部分分数都是这样)。
根据我的要求，我有所有现有的愿望列表以及后续的ProfileId和ItemId(都是整数)。这些被分组在ProfileID-ItemID组合中(表示愿望列表中的一个项目，因此有3个条目的用户将有3个组合)。总共，我可以为16.000用户和50.000项使用大约150.000种组合。仅出现在单个愿望列表上的项目(或根本不出现)或
浏览 0提问于2019-09-11得票数 2
我目前正在为每日新闻开发一个推荐系统。首先，我评估了在Mahout中实现的所有推荐算法及其相应的设置(例如，相似性、分解器、...etc)。由于我们希望向用户推荐每日新闻，所以我们使用两天前收集到的每个用户的阅读行为作为训练集，第二天的数据作为测试集。被评估的RMSE是好的，最好的推荐者是SVD+SGD，所以我们在我们的系统上实现了几天的试用。
然而，结果，实际上推荐的新闻，似乎不是很有吸引力的真正用户(这里的“不吸引”意味着，用户觉得“为什么你推荐给我？”)因此，我们决定了另一种方法:使用标记和类别以及它们之间的关系来完成推荐的主要工作，CF的结果只是为了支持。
这让我怀疑CF (如果不适合
浏览 0提问于2015-01-15得票数 3
2回答
这是一个系统设计问题。
假设我们有一个服务，它可以在歌曲被收听时通知我们。让我们设计一个新的服务，能够返回过去24小时内收听次数最多的K首歌曲。假设我们有大约10亿首歌曲和大约2亿用户。
将您的答案集中在缓存、数据结构和数据库模式设计上。
后续:我们如何将其按类型区分出来？例如，如果我想要前k名在过去24小时内听过最多的摇滚乐怎么办？
真的很好奇你们会说什么/你们会怎么想！不需要给出一个超级完美的解决方案，想法也是很棒的。
浏览 0提问于2018-05-07得票数 1
我有以下格式的数据集。我正试图预测target_value的Product_Id下一个赛季，它的时间总是长达26周。主要的挑战是，在即将到来的季节，一种产品可能在与上一季不同的商店销售，并可能在与上一季不同的一组周内销售(有些产品全部销售26周，其他产品则在窗口销售，即wk 6-13)。我想依靠产品属性来帮助确定一个产品如何在不同的周/商店中销售，这取决于相似的产品在这些周/商店中的销售情况。
数据是时间序列，有许多不同的产品.它由分类变量、数值变量以及指示销售来自哪个商店的store_id组成。
数据摘要：
有3年的历史，目标变量是6个月的销售预测期。
多元时间序列
由范畴变量和数值变量组成
浏览 0提问于2019-08-19得票数 2
2回答
我的网站上的用户和页面都有ID。当用户访问某个页面时，他们的userID和pageID将被写入到一个MySQL表中，如下所示：
userID | pageID
3 | 1
2 | 1
3 | 2
etc...
在这个名为user_pages的表中，我最终得到了一堆可以转换为推荐引擎的原始数据。我所说的推荐引擎是什么意思--我想要分析历史数据，并能够根据一组查看过的页面来预测用户可能喜欢的下一个页面。假设在访问ID为4、9、15的页面后，访问ID为3的页面之间存在很强的相关性。如果用户访问的是页面4、9和15，那么引擎应该推荐
浏览 0提问于2011-05-04得票数 2
回答已采纳
Mahout附带了许多预定义的Hadoop作业类(从AbstractJob派生的东西)。其中包括计算建议(RecommenderJob)的作业。Mahout还定义了用于测试这些建议的各种RecommenderEvaluators，但我不清楚如何使用Hadoop以分布式方式运行这些建议。
是:运行推荐作业，然后将输出提供给评估器？我看了看RMSRecommenderEvaluatorTest，但它似乎能一举完成所有的工作，而且看起来不像是Hadoop的工作。
浏览 3提问于2013-05-14得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在尝试学习Apache mahout，这是一个非常新的话题。我想实现基于用户的推荐。为此，在网上搜索后，我找到了一些示例，如下所示：
public static void main(String[] args) {
try {
int userId = 2;
DataModel model = new FileDataModel(new File("data/mydataset.csv"), ";");
UserSimilarity similarity = new P
浏览 36提问于2018-02-07得票数 2
2回答
我正在尝试建立一个使用协作过滤的推荐系统。我有通常的[user, movie, rating]信息。我想加入一个额外的功能，如‘语言’或‘持续时间的电影’。我不知道我能用什么技巧来解决这个问题。
请在python/R中提供参考资料或软件包。
浏览 0提问于2014-07-25得票数 17
对于推荐系统，当我们使用惊喜时，我们通常只使用load_from_df传递UserID，ItemID和Rating。 但是，如果我还想从df加载其他功能，我该怎么做呢？我找不到任何关于惊喜https://surprise.readthedocs.io/en/stable/dataset.html接口的有用信息或示例。 有人能给我指引正确的方向吗？
浏览 12提问于2021-10-14得票数 0
3回答
简单推荐系统
、、
大家好，我正在尝试建立一个非常简单的推荐系统。我想不出它背后的伪代码，但我知道其中的逻辑。
约翰买A B C D E亚历克斯买A B X Y Z
我买A，B，C，F，R
我会从John那里得到推荐，因为我和他有更多的匹配。因此，D和E项将被推荐。这很简单。有没有人能帮我一下？
浏览 2提问于2014-05-04得票数 1
1回答
基于我的研究，推荐系统是一个信息过滤系统的子类，它试图预测用户对某一项的“评级”或“偏好”。我目前正在开发一个协作过滤推荐系统，基本上是向用户推荐最上面的'n‘项(我使用了用户项算法)。
因此，在此基础上，我将尝试使用电影镜头数据集对我的推荐系统进行评估，从我的研究来看，典型的顶级推荐评估方法是归一化折现累积增益(NDCG)和精度/召回。因此，我的问题是如何使用这些度量标准(或者如果您对另一个度量有任何其他建议)使用电影镜头数据集(因为它是用户对项的评级)来进行评估。
谢谢。欢迎任何建议。
浏览 0提问于2016-10-02得票数 2
2回答
我正在寻找推荐系统为我的应用程序，推荐专辑的基础上用户购买的历史。我发现了一些系统/算法，比如协同过滤(基于用户/项目/模型/混合)。哪一个最适合我的应用程序？或者你能给我一些更好的解决方案吗？
浏览 0提问于2019-11-28得票数 0
1回答
我有一些申请，正在提供一本书供阅读。用户通常只读其中的一些段落(其中包含+6000段)。
查看用户和段落的scatter：
📷
你可以看到它是半等量分布的。利用SVD算法对矩阵进行分解，给出了半随机预测。我总共有18k记录用户阅读段落。寻找用户时，用户似乎正在读取半随机集(即很难为单个用户的读数指定共同的主题)。
你能建议我如何提出每个用户的建议吗？
浏览 0提问于2018-10-16得票数 2
比方说，你构建了一个推荐引擎，它会推荐你观看直播的电视节目。对于常规的节目，您可以使用协作过滤之类的工具来做得很好。但可以说这有点像1969年的登月。这显然是一个重要的事件，你希望你的推荐引擎来处理这种情况。但你也不能依赖过去的行为，因为一旦节目结束，推荐的价值就会降到零。
在推荐空间中，有哪些有效的方法来处理这个问题？
浏览 0提问于2010-09-25得票数 2
回答已采纳
2回答
我是新的数据科学和机器学习，并寻求一些帮助。我正在尝试用以下数据来训练一台机器：
📷
在这里，L3是目标变量。由于可以看到目标变量包含一组可能的值，所以我想知道如何使用这样的数据来训练机器。在我的测试数据中，我可能希望预测给定一个值的一个或多个值。示例测试用例：
20 c aa
'aa‘是给定的值，我希望根据值20、c和'aa’来预测其他值。做我想做的事情有可能吗？
谢谢。
浏览 0提问于2019-04-27得票数 5
回答已采纳
我一直在想，在iTunes上实现“天才”功能的最佳方式是什么，以及如何实现。
我可能会暴力破解它，但我只是想知道是否有人有什么见解。
谢谢。
浏览 0提问于2009-09-16得票数 8
回答已采纳
4回答
随着科技的发展，推荐算法在各大应用场景广泛应用，呢以后发展会不会继续更加火，新闻媒体等公司利用推荐算法，导致不良信息推荐或者假新闻，会不会对社会造成危害？
浏览 4478提问于2018-03-28
1回答
与申请人匹配工作
、、、
我有一个大型的职位数据库，每个工作都有数字属性和非数字属性，例如(职位、字段、薪资、所需经验……)。以及决定某些属性的职位申请者(年龄、预期薪资.)
我想要创建一个应用程序，在作业和合适的候选人之间进行自动匹配*应用什么是最好的算法(数据挖掘或人工智能)来实现这个应用程序。
谢谢你的答复
浏览 4提问于2011-07-11得票数 0
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